case when then 优化

在Flink中，使用CASE WHEN THEN语法可以进行条件判断和转换操作。但是在优化的过程中，有几个注意点可以帮助提高性能。

首先，对于多个CASE WHEN语句嵌套的情况，可以考虑使用JOIN操作来替代。这样可以避免多次计算，提高效率。

其次，可以使用FILTER语法来减少重复计算。如引用中的示例，可以使用FILTER来过滤不同条件下的不同统计结果，减少状态的大小和访问次数。

另外，对于数据倾斜的情况，可以考虑开启Flink的LocalGlobal优化，如引用所述。这种优化可以帮助处理热点问题，使得聚合算子实例能够更均衡地处理记录。

同时，为任务分配合适的资源也是性能调优的重要一步，如引用所述。通过合理配置资源，可以加速任务的执行速度，从而提高整体性能。

总结起来，对于Flink中的CASE WHEN THEN语法的优化，可以考虑使用JOIN替代嵌套的情况、使用FILTER来减少重复计算、开启LocalGlobal优化来处理热点问题，并且合理分配资源。这些策略的结合可以帮助提高Flink任务的性能。

相关问题

case when （case when then eles end as a）>1 or （case when then eles end as b）>2 then 3 end

在SQL中，`CASE` 语句用于基于不同的条件执行不同的分支处理。根据您提供的片段，似乎您想在SQL查询中使用 `CASE` 语句来创建两个条件表达式，并根据这些表达式的结果返回一个值。

这里是一个更完整的例子：

SELECT 
    CASE 
        WHEN some_column > 1 THEN 'a'
        ELSE 'b'
    END AS a,
    CASE 
        WHEN some_other_column > 2 THEN 'c'
        ELSE 'd'
    END AS b,
    CASE 
        WHEN (CASE WHEN some_column > 1 THEN 'a' ELSE 'b' END) > 1 OR 
             (CASE WHEN some_other_column > 2 THEN 'c' ELSE 'd' END) > 2 
        THEN 3 
        ELSE 4
    END AS result
FROM your_table;

在这个例子中，我们使用两个`CASE`语句分别检查`some_column`和`some_other_column`的值，并将结果赋予别名`a`和`b`。然后，我们使用一个嵌套的`CASE`语句来根据`a`和`b`的值来决定`result`列的值。如果`a`的值大于1或者`b`的值大于2，则`result`为3，否则为4。

请注意，您需要根据实际的列名和表名替换`some_column`、`some_other_column`和`your_table`。

case when then else then

这是 SQL 语言中的条件语句，用于根据条件选择不同的结果。语法为：

CASE WHEN condition1 THEN result1
WHEN condition2 THEN result2
...
ELSE default_result
END

其中，condition1、condition2 等为条件表达式，result1、result2 等为对应条件的结果，default_result 为默认结果。如果没有符合条件的结果，则返回默认结果。